Vrijheid, politiek en geluk: hoe culturele factoren ons welzijn beïnvloeden#
Wat bepaalt het geluk van mensen? Natuurlijk spelen factoren als welvaart, gezondheid en onderwijs een rol. Maar ook culturele invloeden, zoals vrijheid en politieke betrokkenheid, hebben zichtbaar invloed op hoe gelukkig mensen zich voelen.
In deze perspectief onderzoeken we hoe vrijheid en politiek samenhangen met welzijn en dagelijks gedrag. Alcoholgebruik gebruiken we hierbij als concreet voorbeeld van ontspanning en sociale vrijheid. Aan de hand van drie visualisaties laten we zien hoe politieke betrokkenheid, vrijheid en sociaal gedrag samenhangen met geluk in verschillende landen.
Vrijheid, politiek en geluk: hoe culturele factoren ons welzijn beïnvloeden#
Wat bepaalt het geluk van mensen? Natuurlijk spelen factoren als welvaart, gezondheid en onderwijs een rol. Maar ook culturele invloeden, zoals vrijheid en politieke betrokkenheid, hebben zichtbaar invloed op hoe gelukkig mensen zich voelen.
In deze perspectief onderzoeken we hoe vrijheid en politiek samenhangen met welzijn en dagelijks gedrag. Alcoholgebruik gebruiken we hierbij als concreet voorbeeld van ontspanning en sociale vrijheid. Aan de hand van drie visualisaties laten we zien hoe politieke betrokkenheid, vrijheid en sociaal gedrag samenhangen met geluk in verschillende landen.
Eerste argument: Samenhang tussen politieke betrokkenheid en gemiddeld geluk#
In landen waar politiek een grote rol speelt in het dagelijks leven, ervaren mensen gemiddeld minder geluk. Dat blijkt uit de cijfers. De grafiek hieronder laat zien dat landen waar meer mensen politiek ‘heel belangrijk’ vinden, gemiddeld lagere geluksscores rapporteren. Dit suggereert dat maatschappelijke zorgen of politieke spanningen het algemene welzijn negatief beïnvloeden.
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
from scipy.stats import linregress
import numpy as np
import plotly.io as pio
pio.renderers.default = "notebook" # Of "iframe" als "notebook" niet werkt
# Data inladen
pad = "DB_Final/Gecombineerde_dataset__Politiek_belang__alcoholconsumptie_en_geluk.csv"
subset = pd.read_csv(pad)
subset.columns = subset.columns.str.strip()
# Regressie berekenen
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = linregress(subset["Very important in life: Politics"], subset["Cantril ladder score"])
# X-waarden voor lijn
x_vals = np.linspace(subset["Very important in life: Politics"].min(), subset["Very important in life: Politics"].max(), 100)
y_pred = slope * x_vals + intercept
# Plot starten
fig = go.Figure()
# Simpele en catchy hovertekst
fig.add_trace(go.Scatter(
x=subset["Very important in life: Politics"],
y=subset["Cantril ladder score"],
mode='markers',
marker=dict(
size=8,
color='steelblue',
line=dict(width=1, color='black'),
opacity=0.8
),
text=subset["Entity"],
hovertemplate="<b>%{text}</b><br>Mensen die politiek belangrijk vinden: %{x:.1f}%<br>Geluk score: %{y:.2f} op 10<extra></extra>",
showlegend=False
))
# Regressielijn toevoegen
fig.add_trace(go.Scatter(
x=x_vals,
y=y_pred,
mode='lines',
line=dict(color='red', dash='dash'),
name='Regressielijn'
))
# Layout
fig.update_layout(
title="Relatie tussen politiek belang en geluk per land",
xaxis_title="Percentage mensen dat politiek 'heel belangrijk' vindt",
yaxis_title="Gemiddelde geluksscore (schaal 0 tot 10)",
template="simple_white",
showlegend=False
)
fig.show()
fig.write_html("politiek_geluk_regressie.html")
Figuur 1.1: Elk punt staat voor een land. Op de x-as staat het percentage mensen dat politiek ‘heel belangrijk’ vindt. Op de y-as de gemiddelde geluksscore van het land (0-10). De rode stippellijn laat een duidelijke dalende trend zien: meer politiek belang = gemiddeld minder geluk.
In landen waar meer dan 20% van de bevolking politiek ‘heel belangrijk’ vindt ligt de gemiddelde geluksscore rond de 5 op een schaal van 0 tot 10. In landen waar minder dan 10% van de bevolking politiek belangrijk vindt ligt het gemiddelde geluk rond de 7. Dit patroon suggereert dat politieke betrokkenheid samenhangt met maatschappelijke onrust, zorgen of onzekerheid, die het algemene welzijn van mensen negatief beïnvloeden.
Tweede argument: Geluk hangt samen met meer ontspanning en minder politieke focus#
In landen waar mensen zich gelukkiger voelen, wordt politiek minder belangrijk gevonden én wordt er gemiddeld meer alcohol gedronken. Dat lijkt misschien onverwacht, maar de cijfers laten een opvallend patroon zien: hoe hoger het gemiddelde geluk in een land, hoe minder mensen zich druk maken om politiek en hoe hoger het alcoholgebruik ligt. Dit suggereert dat in gelukkige samenlevingen ontspanning en sociale vrijheid een grotere rol spelen.
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
# Data inladen
pad = "DB_Final/Gecombineerde_dataset__Politiek_belang__alcoholconsumptie_en_geluk.csv"
subset = pd.read_csv(pad)
subset.columns = subset.columns.str.strip()
# Gelukscategorie aanmaken
subset["Gelukscategorie"] = pd.cut(
subset["Cantril ladder score"],
bins=[0, 5, 6.5, 10],
labels=["Laag geluk", "Gemiddeld geluk", "Hoog geluk"]
)
# Gemiddelden per gelukscategorie
gemiddelden = subset.groupby("Gelukscategorie").agg({
"alcohol_consumption": "mean",
"Very important in life: Politics": "mean"
}).reset_index()
# Kleuren
kleuren = ['#636EFA', '#EF553B']
# Barplot maken met begrijpelijke hover
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Bar(
x=gemiddelden["Gelukscategorie"],
y=gemiddelden["alcohol_consumption"],
name="Alcoholgebruik (liter per jaar)",
marker_color=kleuren[0],
text=gemiddelden["alcohol_consumption"].round(1),
textposition='outside',
hovertemplate=(
"Categorie geluk: %{x}<br>"
"Gemiddeld alcoholgebruik: %{y:.1f} liter per persoon per jaar<br>"
"(Hoeveel alcohol mensen gemiddeld drinken in deze groep)"
)
))
fig.add_trace(go.Bar(
x=gemiddelden["Gelukscategorie"],
y=gemiddelden["Very important in life: Politics"],
name="Mensen die politiek héél belangrijk vinden (%)",
marker_color=kleuren[1],
text=gemiddelden["Very important in life: Politics"].round(1),
textposition='outside',
hovertemplate=(
"Categorie geluk: %{x}<br>"
"Gemiddeld percentage mensen dat politiek héél belangrijk vindt: %{y:.1f}%<br>"
"(Hoeveel procent dit écht belangrijk vindt in deze groep)"
)
))
fig.update_layout(
barmode='group',
title="Gemiddeld alcoholgebruik en politiek belang per gelukscategorie",
yaxis_title="Waarde",
xaxis_title="Gelukscategorie",
plot_bgcolor="#F9F9F9"
)
fig.show()
fig.write_html("politiek_geluk_regressie.html")
C:\Users\FJvEn\AppData\Local\Temp\ipykernel_4632\4156560056.py:17: FutureWarning:
The default of observed=False is deprecated and will be changed to True in a future version of pandas. Pass observed=False to retain current behavior or observed=True to adopt the future default and silence this warning.
Figuur 1.2: De visualisatie toont landen verdeeld in drie groepen op basis van hun gemiddelde geluksscore: laag, gemiddeld en hoog. Per groep wordt zowel het gemiddelde alcoholgebruik per persoon als het percentage mensen dat politiek ‘heel belangrijk’ vindt weergegeven.
Wat blijkt uit de data:
In landen met een hoge geluksscore, wordt gemiddeld ruim 10 liter alcohol per persoon per jaar gedronken, en vindt slechts 12% van de bevolking politiek heel belangrijk.
In landen met een lage geluksscore, zoals Bangladesh en Egypte, wordt gemiddeld slechts 5 liter alcohol per persoon per jaar gedronken, terwijl 28% van de mensen politiek belangrijk vindt.
Wat betekent dit?
Gelukkige landen lijken niet alleen minder politiek gefocust, maar tonen ook meer ruimte voor ontspanning en sociaal gedrag, bijvoorbeeld via alcoholgebruik. Alcoholgebruik fungeert hier niet als goed- of afkeur, maar als concreet voorbeeld van hoe sociale vrijheid en ontspanning samenhangen met een hogere ervaren levenskwaliteit.
Derde argument: Landen met meer vrijheid laten vaker meer geluk en sociaal gedrag zien#
Vrijheid speelt een sleutelrol in het verklaren van verschillen in geluk en gedrag tussen landen. In landen waar mensen meer vrijheid ervaren, wordt niet alleen meer alcohol gedronken, maar voelen mensen zich ook gelukkiger. De cijfers bevestigen dit duidelijke verband.
import pandas as pd
import plotly.express as px
# Data inladen
pad = "DB_Final/Gecombineerde_dataset_met_extra_vrijheid.csv"
df = pd.read_csv(pad)
df.columns = df.columns.str.strip()
# Vrijheidsstatus netjes uitschrijven
df["Vrijheidsstatus duidelijk"] = df["Vrijheidsstatus"].map({
"F": "Vrij land",
"PF": "Gedeeltelijk vrij land",
"NF": "Niet vrij land"
})
# Bubbleplot maken
fig = px.scatter(
df,
x="Vrijheidsscore (0-100)",
y="alcohol_consumption",
size="Cantril ladder score",
color="Vrijheidsstatus duidelijk",
hover_name="Entity",
labels={
"Vrijheidsscore (0-100)": "Vrijheidsscore van het land (0 = niet vrij, 100 = heel vrij)",
"alcohol_consumption": "Alcoholgebruik per persoon (liter per jaar)",
"Cantril ladder score": "Gemiddelde geluksscore (0-10)",
"Vrijheidsstatus duidelijk": "Type land"
},
title="Vrijheid, Alcoholgebruik en Geluk per land"
)
fig.update_traces(marker=dict(sizemode='area', line_width=1, opacity=0.7))
fig.show()
fig.write_html("politiek_geluk_regressie.html")
Figuur 1.3: In de visualisatie wordt de vrijheidsscore van landen (op een schaal van 0 tot 100) gecombineerd met het gemiddelde alcoholgebruik per persoon en de gemiddelde geluksscore (zichtbaar in de grootte van de bubbels).
Wat zien we:
In landen met een hoge vrijheidsscore (boven de 80), wordt gemiddeld tussen de 9 en 12 liter alcohol per persoon per jaar gedronken, en ligt de geluksscore duidelijk hoger.
In minder vrije landen, ligt de vrijheidsscore onder de 30, wordt gemiddeld slechts 3 tot 5 liter alcohol per persoon per jaar gedronken, en zijn de geluksscores lager.
Wat betekent dit?
Vrijheid uit zich niet alleen in politieke rechten, maar ook in het dagelijks leven van mensen. In vrije landen lijken mensen zich comfortabeler te voelen, hebben ze meer ruimte voor ontspanning en sociaal gedrag, en rapporteren ze een hoger geluksniveau. De data laat zien dat vrijheid, geluk en gedrag op een zichtbare manier met elkaar samenhangen.
Conclusion#
Onze data-analyse laat een duidelijk patroon zien. In landen waar politieke betrokkenheid hoog is, ervaren mensen gemiddeld minder geluk (zie Figuur 1.1). Tegelijkertijd zien we dat in landen met meer geluk, politieke zorgen minder centraal staan en mensen zich vaker ontspannen, bijvoorbeeld via alcoholgebruik (zie Figuur 1.2). Bovendien blijkt dat vrijheid hierin een belangrijke rol speelt: landen die als ‘vrij’ worden beoordeeld, combineren meer geluk met meer sociaal gedrag en minder politieke stress (zie Figuur 1.3).
Vrijheid is daarmee niet alleen een abstract politiek begrip, maar zichtbaar aanwezig in het dagelijks leven van mensen. De cijfers maken duidelijk dat vrijheid, ontspanning en geluk sterk samenhangen. Minder vrijheid of meer politieke onrust gaat samen met minder welzijn en minder ruimte voor ontspanning en sociaal gedrag.
Eerste argument: Samenhang tussen politieke betrokkenheid en gemiddeld geluk#
In landen waar politiek een grote rol speelt in het dagelijks leven, ervaren mensen gemiddeld minder geluk. Dat blijkt uit de cijfers. De grafiek hieronder laat zien dat landen waar meer mensen politiek ‘heel belangrijk’ vinden, gemiddeld lagere geluksscores rapporteren. Dit suggereert dat maatschappelijke zorgen of politieke spanningen het algemene welzijn negatief beïnvloeden.
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
from scipy.stats import linregress
import numpy as np
# Data inladen
pad = "DB_Final/Gecombineerde_dataset__Politiek_belang__alcoholconsumptie_en_geluk.csv"
subset = pd.read_csv(pad)
subset.columns = subset.columns.str.strip()
# Regressie berekenen
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = linregress(subset["Very important in life: Politics"], subset["Cantril ladder score"])
# X-waarden voor lijn
x_vals = np.linspace(subset["Very important in life: Politics"].min(), subset["Very important in life: Politics"].max(), 100)
y_pred = slope * x_vals + intercept
# Plot starten
fig = go.Figure()
# Simpele en catchy hovertekst
fig.add_trace(go.Scatter(
x=subset["Very important in life: Politics"],
y=subset["Cantril ladder score"],
mode='markers',
marker=dict(
size=8,
color='steelblue',
line=dict(width=1, color='black'),
opacity=0.8
),
text=subset["Entity"],
hovertemplate="<b>%{text}</b><br>Mensen die politiek belangrijk vinden: %{x:.1f}%<br>Geluk score: %{y:.2f} op 10<extra></extra>",
showlegend=False
))
# Regressielijn toevoegen
fig.add_trace(go.Scatter(
x=x_vals,
y=y_pred,
mode='lines',
line=dict(color='red', dash='dash'),
name='Regressielijn'
))
# Layout
fig.update_layout(
title="Relatie tussen politiek belang en geluk per land",
xaxis_title="Percentage mensen dat politiek 'heel belangrijk' vindt",
yaxis_title="Gemiddelde geluksscore (schaal 0 tot 10)",
template="simple_white",
showlegend=False
)
fig.show()
fig.write_html("politiek_geluk_regressie.html")
Figuur 1.1: Elk punt staat voor een land. Op de x-as staat het percentage mensen dat politiek ‘heel belangrijk’ vindt. Op de y-as de gemiddelde geluksscore van het land (0-10). De rode stippellijn laat een duidelijke dalende trend zien: meer politiek belang = gemiddeld minder geluk.
In landen waar meer dan 20% van de bevolking politiek ‘heel belangrijk’ vindt ligt de gemiddelde geluksscore rond de 5 op een schaal van 0 tot 10. In landen waar minder dan 10% van de bevolking politiek belangrijk vindt ligt het gemiddelde geluk rond de 7. Dit patroon suggereert dat politieke betrokkenheid samenhangt met maatschappelijke onrust, zorgen of onzekerheid, die het algemene welzijn van mensen negatief beïnvloeden.
Tweede argument: Geluk hangt samen met meer ontspanning en minder politieke focus#
In landen waar mensen zich gelukkiger voelen, wordt politiek minder belangrijk gevonden én wordt er gemiddeld meer alcohol gedronken. Dat lijkt misschien onverwacht, maar de cijfers laten een opvallend patroon zien: hoe hoger het gemiddelde geluk in een land, hoe minder mensen zich druk maken om politiek en hoe hoger het alcoholgebruik ligt. Dit suggereert dat in gelukkige samenlevingen ontspanning en sociale vrijheid een grotere rol spelen.
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
# Data inladen
pad = "DB_Final/Gecombineerde_dataset__Politiek_belang__alcoholconsumptie_en_geluk.csv"
subset = pd.read_csv(pad)
subset.columns = subset.columns.str.strip()
# Gelukscategorie aanmaken
subset["Gelukscategorie"] = pd.cut(
subset["Cantril ladder score"],
bins=[0, 5, 6.5, 10],
labels=["Laag geluk", "Gemiddeld geluk", "Hoog geluk"]
)
# Gemiddelden per gelukscategorie
gemiddelden = subset.groupby("Gelukscategorie").agg({
"alcohol_consumption": "mean",
"Very important in life: Politics": "mean"
}).reset_index()
# Kleuren
kleuren = ['#636EFA', '#EF553B']
# Barplot maken met begrijpelijke hover
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Bar(
x=gemiddelden["Gelukscategorie"],
y=gemiddelden["alcohol_consumption"],
name="Alcoholgebruik (liter per jaar)",
marker_color=kleuren[0],
text=gemiddelden["alcohol_consumption"].round(1),
textposition='outside',
hovertemplate=(
"Categorie geluk: %{x}<br>"
"Gemiddeld alcoholgebruik: %{y:.1f} liter per persoon per jaar<br>"
"(Hoeveel alcohol mensen gemiddeld drinken in deze groep)"
)
))
fig.add_trace(go.Bar(
x=gemiddelden["Gelukscategorie"],
y=gemiddelden["Very important in life: Politics"],
name="Mensen die politiek héél belangrijk vinden (%)",
marker_color=kleuren[1],
text=gemiddelden["Very important in life: Politics"].round(1),
textposition='outside',
hovertemplate=(
"Categorie geluk: %{x}<br>"
"Gemiddeld percentage mensen dat politiek héél belangrijk vindt: %{y:.1f}%<br>"
"(Hoeveel procent dit écht belangrijk vindt in deze groep)"
)
))
fig.update_layout(
barmode='group',
title="Gemiddeld alcoholgebruik en politiek belang per gelukscategorie",
yaxis_title="Waarde",
xaxis_title="Gelukscategorie",
plot_bgcolor="#F9F9F9"
)
fig.show()
fig.write_html("politiek_geluk_regressie.html")
C:\Users\FJvEn\AppData\Local\Temp\ipykernel_4632\4156560056.py:17: FutureWarning:
The default of observed=False is deprecated and will be changed to True in a future version of pandas. Pass observed=False to retain current behavior or observed=True to adopt the future default and silence this warning.
Figuur 1.2: De visualisatie toont landen verdeeld in drie groepen op basis van hun gemiddelde geluksscore: laag, gemiddeld en hoog. Per groep wordt zowel het gemiddelde alcoholgebruik per persoon als het percentage mensen dat politiek ‘heel belangrijk’ vindt weergegeven.
Wat blijkt uit de data:
In landen met een hoge geluksscore, wordt gemiddeld ruim 10 liter alcohol per persoon per jaar gedronken, en vindt slechts 12% van de bevolking politiek heel belangrijk.
In landen met een lage geluksscore, zoals Bangladesh en Egypte, wordt gemiddeld slechts 5 liter alcohol per persoon per jaar gedronken, terwijl 28% van de mensen politiek belangrijk vindt.
Wat betekent dit?
Gelukkige landen lijken niet alleen minder politiek gefocust, maar tonen ook meer ruimte voor ontspanning en sociaal gedrag, bijvoorbeeld via alcoholgebruik. Alcoholgebruik fungeert hier niet als goed- of afkeur, maar als concreet voorbeeld van hoe sociale vrijheid en ontspanning samenhangen met een hogere ervaren levenskwaliteit.
Derde argument: Landen met meer vrijheid laten vaker meer geluk en sociaal gedrag zien#
Vrijheid speelt een sleutelrol in het verklaren van verschillen in geluk en gedrag tussen landen. In landen waar mensen meer vrijheid ervaren, wordt niet alleen meer alcohol gedronken, maar voelen mensen zich ook gelukkiger. De cijfers bevestigen dit duidelijke verband.
import pandas as pd
import plotly.express as px
# Data inladen
pad = "DB_Final/Gecombineerde_dataset_met_extra_vrijheid.csv"
df = pd.read_csv(pad)
df.columns = df.columns.str.strip()
# Vrijheidsstatus netjes uitschrijven
df["Vrijheidsstatus duidelijk"] = df["Vrijheidsstatus"].map({
"F": "Vrij land",
"PF": "Gedeeltelijk vrij land",
"NF": "Niet vrij land"
})
# Bubbleplot maken
fig = px.scatter(
df,
x="Vrijheidsscore (0-100)",
y="alcohol_consumption",
size="Cantril ladder score",
color="Vrijheidsstatus duidelijk",
hover_name="Entity",
labels={
"Vrijheidsscore (0-100)": "Vrijheidsscore van het land (0 = niet vrij, 100 = heel vrij)",
"alcohol_consumption": "Alcoholgebruik per persoon (liter per jaar)",
"Cantril ladder score": "Gemiddelde geluksscore (0-10)",
"Vrijheidsstatus duidelijk": "Type land"
},
title="Vrijheid, Alcoholgebruik en Geluk per land"
)
fig.update_traces(marker=dict(sizemode='area', line_width=1, opacity=0.7))
fig.show()
fig.write_html("politiek_geluk_regressie.html")
Figuur 1.3: In de visualisatie wordt de vrijheidsscore van landen (op een schaal van 0 tot 100) gecombineerd met het gemiddelde alcoholgebruik per persoon en de gemiddelde geluksscore (zichtbaar in de grootte van de bubbels).
Wat zien we:
In landen met een hoge vrijheidsscore (boven de 80), wordt gemiddeld tussen de 9 en 12 liter alcohol per persoon per jaar gedronken, en ligt de geluksscore duidelijk hoger.
In minder vrije landen, ligt de vrijheidsscore onder de 30, wordt gemiddeld slechts 3 tot 5 liter alcohol per persoon per jaar gedronken, en zijn de geluksscores lager.
Wat betekent dit?
Vrijheid uit zich niet alleen in politieke rechten, maar ook in het dagelijks leven van mensen. In vrije landen lijken mensen zich comfortabeler te voelen, hebben ze meer ruimte voor ontspanning en sociaal gedrag, en rapporteren ze een hoger geluksniveau. De data laat zien dat vrijheid, geluk en gedrag op een zichtbare manier met elkaar samenhangen.
Conclusion#
Onze data-analyse laat een duidelijk patroon zien. In landen waar politieke betrokkenheid hoog is, ervaren mensen gemiddeld minder geluk (zie Figuur 1.1). Tegelijkertijd zien we dat in landen met meer geluk, politieke zorgen minder centraal staan en mensen zich vaker ontspannen, bijvoorbeeld via alcoholgebruik (zie Figuur 1.2). Bovendien blijkt dat vrijheid hierin een belangrijke rol speelt: landen die als ‘vrij’ worden beoordeeld, combineren meer geluk met meer sociaal gedrag en minder politieke stress (zie Figuur 1.3).
Vrijheid is daarmee niet alleen een abstract politiek begrip, maar zichtbaar aanwezig in het dagelijks leven van mensen. De cijfers maken duidelijk dat vrijheid, ontspanning en geluk sterk samenhangen. Minder vrijheid of meer politieke onrust gaat samen met minder welzijn en minder ruimte voor ontspanning en sociaal gedrag.